【G検定】カルバック・ライブラー情報量（KLダイバージェンス）とは？分布の差を測る指標を解説
2026年6月14日
「2つの確率分布はどれくらい似ているのか」を数値で表したい——そんなときに使われるのがカルバック・ライブラー情報量です。生成モデルやベイズ推論を学ぶうえで避けて通れない指標を、初心者向けにやさしく解説します。
【G検定】コーパスとは？自然言語処理を支える言語データベースをわかりやすく解説
2026年6月14日
機械翻訳も、かな漢字変換も、大規模言語モデルも、その土台には「大量の言語データの集まり」があります。それがコーパスです。本記事では、コーパスの定義と種類、日本語の代表例であるBCCWJ、AI開発でコーパスが果たす役割をやさしく解説します。
【G検定】Triplet Lossとは？アンカー・ポジティブ・ネガティブの3つ組で学ぶ距離学習を解説
2026年6月14日
顔認識システムはなぜ「初めて見る人の顔」でも同一人物かどうかを判定できるのでしょうか。その鍵が、データの3つ組で距離関係を学ぶTriplet Loss(トリプレット損失)です。この記事では3つ組の役割と、学習を左右する「トリプレットの選び方」まで解説します。
【G検定】オープンデータセットとは？誰でも使える公開データの種類と活用の注意点を解説
2026年6月14日
AI開発に必要なデータは、すべて自前で集めなければならないわけではありません。政府や研究機関などが公開している「オープンデータセット」を使えば、データ収集のコストを大きく下げられます。本記事では、オープンデータセットの定義、日本の代表的な提供元、活用するときの注意点をやさしく解説します。
【G検定】Contrastive Lossとは？似たデータを近づけ違うデータを遠ざける損失関数を解説
2026年6月13日
「似ているものは近くに、違うものは遠くに」——この単純な原則だけで、ラベルのない大量データからも良い特徴表現を学べるようにするのがContrastive Loss(コントラスト損失)です。自己教師あり学習を支える重要キーワードとして解説します。